负责设计和开发投资研究相关的数据分析、机器学习、深度学习、大语言模型、AI智能体与多智能体协作等各种算法模型，覆盖知识库问答、摘要总结、文档生成、分析洞察、结构化和非结构化信息提取等各种应用场景，聚焦大模型投研应用、量化策略探索、大类资产配置等研究场景支持，以大数据和人工智能技术推动投资研究的自动化和智能化。具体内容包括： 1. 梳理并理解投研业务需求，根据具体应用场景，将业务需求转变为基于大模型、智能体、量化建模、数据分析的AI解决方案； 2. 完成数据的收集、整理、清洗、分析、标注等AI建模数据准备工作； 3. 探索给定目标下数据分析和洞察的角度和方法，对投研信息进行深度数据分析，并且从分析结果中挖掘深层规律和因果关系； 4. 开发大模型、机器学习、深度学习算法，并进行算法prompt和模型参数的调整和优化； 5. 设计与开发投资研究相关的AI Agent、Skill，包括智能体工具调用、多智能体协作、记忆与上下文管理等核心能力的工程化落地； 6. 采用合理的测试评估体系，对Agent、Skill的输出结果进行多维度的质量比较和量化评估，持续监控和提升Agent、skill的效果； 7. 负责数据分析、Agent、Skill开发项目的相关文档编写； 8. 配合团队成员完成数据测试、模型部署、模型监控、功能测评等工作； 9. 完成团队交付的其他工作。 1.硕士及以上学历； 2.计算机、统计学、数学、物理学或相关专业；在校期间有AI算法建模的开发落地经验优先； 3.热爱金融投资行业，有大模型投研、量化投研的实习、实践经验，或者对金融量化投资有很大兴趣，日常工作生活中有所探索； 4.扎实的数据结构和AI算法基础，熟练使用Python、SQL等编程语言； 5.精通数据统计和分析方法，熟悉大模型算法框架设计和prompt优化，熟练使用机器学习和深度学习的常用算法和模型，并有自然语言处理实际项目经验； 6.热爱AI算法建模工作，善于利用算法从海量数据中发现关键特征和信息； 7.思路清晰，对数据敏感，能独立解决问题并有较强的抗压能力； 8.良好的沟通协调能力和团队协作能力，工作积极主动，愿意接受挑战。